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2026년 5월 20일 수요일

AI 시대, 당신을 더욱 스마트하게

인사이트

1조 달러 쏟아붓고도 실패한 이유: AI 도입의 역설

미검

매킨지 2026년 보고서에 따르면 미국 기업들이 AI에 막대한 자금을 투입하고 있음에도 생산성 향상은 기대에 미치지 못합니다. 생성형 AI를 도입한 기업의 60% 이상이 수익에 큰 변화가 없다고 답했습니다. 원인은 현장 인력의 기술 격차였습니다.

AI·103일 전

1400조 원 쓰고도 실패했다: 미국 기업이 빠진 AI 함정

검증

맥킨지 보고서에 따르면 미국 기업들이 AI에 막대한 자금을 투자하고도 생산성 향상이 기대에 미치지 못하고 있다. 원인은 현장 인력의 기술 격차다. 기술 도입보다 직원 역량 강화를 우선한 기업만 실질적 성과를 거뒀다.

AI·104일 전

AI 안 쓰면 기업 계급 갈린다: OECD 2026년 1월 보고서

미검

OECD 발표에 따르면 기업의 AI 도입률이 2023년 8.7%에서 2025년 20.2%로 2년 만에 2배 이상 폭증했습니다. 대기업 도입률은 52%인 반면 소기업은 17.4%에 머물렀습니다. 개인의 AI 활용 능력이 급상승하는 가운데 기업 규모 간 격차가 경쟁력 격차로 직결되고 있습니다.

AI·107일 전

2년 만에 2배 급증... AI 안 쓰면 기업 계급 갈린다

검증

OECD 발표에 따르면 기업의 AI 도입률이 2023년 8.7%에서 2025년 20.2%로 2년 만에 2배 이상 폭증했다. 그러나 대기업 도입률은 52%인 반면 소기업은 17.4%에 머물러 격차가 심각하다. 개인 AI 문해력도 급상승해 신입 직원의 75%는 입사 전부터 AI를 능숙하게 사용한다.

AI·107일 전

골드만삭스 2026년 AI 전망: 에이전트 경제와 기가와트 한계

검증

골드만삭스는 2026년 AI 시장이 단순한 챗봇을 넘어 경제 구조를 재편하는 단계로 진입한다고 전망했다. 주요 기술 기업들의 자본 지출은 5000억 달러를 상회할 것으로 예상되며, AI 모델은 도구를 독립적으로 활용하는 운영체제로 전환한다. 동시에 데이터센터 전력 수요 폭증으로 기가와트 한계에 직면한다.

AI·114일 전

무기화된 무능: 일만 잘하면 호구가 되는 이유

미검

일 잘하는 직원에게 업무가 몰리는 구조는 상사 입장에서 합리적 선택입니다. 결과물이 보장되기 때문입니다. 그러나 이 구조가 반복되면 유능한 직원만 과부하에 시달립니다. 학자들은 이를 유능함의 저주(Curse of Competence)라 부릅니다. Keystone Partners의 2025년 조사에 따르면 고성과·저회복력 직원의 이직 활동은 평균의 5배입니다. 성

마케팅·118일 전

증여세율 0% 국가 20곳과 투자이민 제도 현황

미검

싱가포르, UAE, 캐나다, 호주 등 증여세가 없는 국가가 다수 존재합니다. 다만 한국 국적자는 해외 이주 후에도 10년간 전 세계 자산에 대해 증여세가 부과됩니다. 단순 이민만으로 증여세를 피할 수 없습니다.

경제·123일 전

프롬프트 잘 쓴다고 다가 아닌 이유: 생성형 AI 통제의 한계

미검

프롬프트 엔지니어링이 실제 AI 시스템에서 반복적으로 실패하는 이유를 실험적으로 분석한 논문이 나왔다. 연구진은 프롬프트 최적화만으로는 정확성, 일관성, 재현성을 확보할 수 없다고 결론 내렸다. 같은 프롬프트라도 입력 표현·순서·길이에 따라 결과가 크게 달라졌다.

AI·126일 전

프롬프트만으로는 부족하다: AI 실수 줄이는 실무 원칙

미검

2025년 arXiv에 공개된 논문 "Prompting is not Enough"는 프롬프트 중심 AI 활용이 왜 불안정한지를 실험으로 보여주었습니다. 프롬프트는 도움이 되지만, 정확성·일관성·재현성을 확보하기에는 충분하지 않다는 결론입니다. 실무에서 AI 실수를 줄이는 다섯 가지 원칙이 있습니다. 첫째, 3줄 템플릿을 고정합니다. 목표(무엇을 만들지 1문장

AI·126일 전

말은 잘하는데 일은 아직: AI 노동 자동화 실험 결과

미검

Center for AI Safety와 Scale AI 연구진이 실제 프리랜서 프로젝트를 기반으로 AI 자동화율을 측정했다. 최고 성능 AI의 자동화율은 2.5%에 그쳤다. AI는 문제를 푸는 능력은 빠르게 발전했으나 돈을 받고 끝까지 책임지는 능력은 아직 인간의 영역이었다.

AI·127일 전

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